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<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>フォレストベースの分類と回帰分析 (Forest-based Classification and Regression)</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-AD37EC59-C890-49AC-BD28-2E87F99A08E9-web.png" alt="フォレストベースの分類と回帰分析 (Forest-based Classification and Regression)"></h2>
        <hr/>
    <p>教師付きコンピューター ラーニング手法である Leo Breiman のランダム フォレスト アルゴリズムを転用してモデルを作成し、予測を生成します。予測は、カテゴリ変数 (分類) と連続変数 (回帰) の両方に対して実行できます。説明変数は、トレーニング フィーチャの属性テーブル内のフィールドです。このツールは、モデルを生成してパフォーマンスを評価するためか、モデルを生成し、別のデータセットに対する結果を予測するために実行できます。
    </p>
    <p>
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisType">
        <div><h2>解析タイプ</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>このツールの操作モードを指定します。このツールは、パフォーマンスの評価のみを目的としてモデルをトレーニングするか、モデルをトレーニングしてフィーチャに対する予測を行うために実行できます。次の予測タイプがあります。
                <ul>
                    <li> <b>モデルをトレーニングしてモデルのパフォーマンスを評価</b> - モデルがトレーニングされ、入力データに適合されます。このオプションを使用すると、新しいデータセットに対する予測を生成する前に、モデルの精度を評価できます。このオプションの出力内容は、適合されたトレーニング データのフィーチャ サービス、モデル診断、および変数重要度のオプションのテーブルです。
                    </li>
                    <li> <b>モデルをトレーニングして値を予測</b> - フィーチャに関する予測または分類が生成されます。トレーニング フィーチャと予測対象フィーチャの両方に説明変数を指定する必要があります。このオプションの出力内容は、予測値のフィーチャ サービス、モデル診断、および変数重要度のオプションのテーブルです。
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="train">
        <div><h2>モデルをトレーニングしてモデルのパフォーマンスを評価</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>このモードは、モデルを適合させ、その適合度を調べる場合に使用します。
            </p>
            <p>これを選択した場合は、モデルが入力レイヤーを使用してトレーニングされます。このオプションを使用すると、新しいデータセットに対する予測を生成する前に、モデルの精度を評価できます。このオプションでは、モデル診断がメッセージ ウィンドウに出力され、モデルがトレーニング データに適用されます。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="trainAndPredict">
        <div><h2>モデルをトレーニングして値を予測</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>このモードは、モデルを適合させ、データセットにモデルを適用して予測を生成する場合に使用します。
            </p>
            <p>フィーチャに関する予測または分類が生成されます。このオプションの出力内容は、フィーチャ サービス、モデル診断、および変数重要度のオプションのテーブルです。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="inFeatures">
        <div><h2>トレーニング レイヤーの選択</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>予測対象変数および予測の生成に使用されるフィールドを含むフィーチャ レイヤー。
            </p>
            <p>マップからレイヤーを選択できるだけでなく、ドロップダウン リストの下部にある  <b>[解析レイヤーの選択]</b> を選択し、ビッグ データ ファイル共有データセットまたはフィーチャ レイヤーのコンテンツを参照して選択することもできます。必要に応じて、入力レイヤーにフィルターを適用したり、マップに追加したホスト レイヤーに選択を適用したりできます。フィルターおよび選択は解析目的でのみ適用されます。 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="featuresToPredict">
        <div><h2>値を予測するレイヤーの選択</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>予測が行われる位置を表すフィーチャ レイヤー。このフィーチャ レイヤーには、トレーニング フィーチャから使用されるフィールドに対応するフィールドとして指定された説明変数も含める必要があります。
            </p>
            <p>マップからレイヤーを選択できるだけでなく、ドロップダウン リストの下部にある  <b>[解析レイヤーの選択]</b> を選択し、ビッグ データ ファイル共有データセットまたはフィーチャ レイヤーのコンテンツを参照して選択することもできます。必要に応じて、入力レイヤーにフィルターを適用したり、マップに追加したホスト レイヤーに選択を適用したりできます。フィルターおよび選択は解析目的でのみ適用されます。 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="variablePredict">
        <div><h2>予測するフィールドの選択</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>モデルのトレーニングに使用される値を含む、トレーニング フィーチャのフィールド。このフィールドには、不明な位置での予測に使用される変数の既知 (トレーニング) の値が含まれます。値がカテゴリ (Maple、Pine、Oak など) である場合は、 <b>[カテゴリ]</b> チェックボックスをオンにします。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariables">
        <div><h2>1 つ以上の説明変数の選択</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>予測対象変数の値またはカテゴリの予測に役立つ説明変数 (フィールド) を表す 1 つ以上のフィールド。クラスまたはカテゴリ (土地被覆や有無など) を表す変数については、[カテゴリ] チェックボックスを使用します。クラスまたはカテゴリ (土地被覆や有無など) を表す変数の場合は true に設定し、連続変数の場合は false に設定します。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="numberOfTrees">
        <div><h2>ツリー数</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>モデル内に作成するツリーの数。通常、ツリーの数を多くすると、モデル予測の精度は上がりますが、そのモデルでの計算時間が長くなります。デフォルトのツリー数は 100 です。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="minimumLeafSize">
        <div><h2>最小リーフ サイズ</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>リーフを維持するために最低限必要な観測数 (つまり、これ以上分割できないツリー上のターミナル ノード)。デフォルトの最小数は、回帰の場合には 5、分類の場合には 1 になります。大規模なデータの場合は、これらの数を増やすと、このツールの実行時間が短くなります。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="maximumTreeDepth">
        <div><h2>最大ツリー階層</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ツリーの下に作成される分割の最大数。最大ツリー階層の値を大きくすると、さらに多くの分割が作成されるため、モデルの過剰適合の可能性が高くなります。デフォルト値は、データに基づき、作成されるツリー数と含まれる変数の数によって異なります。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="sampleSize">
        <div><h2>ツリーあたりの利用可能なデータ (%)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>トレーニング レイヤー内で決定木ごとに使用されるフィーチャの割合を指定します。デフォルトはデータの 100% です。各ツリーのサンプルは、指定されたデータの 3 分の 2 の中からランダムに取得されます。
            </p>
            <p>集合内の各決定木の作成には、ランダムなサンプルが使用されるか、利用可能なトレーニング データのサブセット (約 3 分の 2) が使用されます。各決定木の入力データの割合を低くすると、大規模なデータセットの場合、ツールの実行速度が増します。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="randomVariables">
        <div><h2>ランダムにサンプリングされた変数の数</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>各決定木の作成に使用される説明変数の数を指定します。
            </p>
            <p>集合内の各決定木の作成には、指定された説明変数のランダムなサブセットが使用されます。各決定木で使用される変数の数を増やすと、特に 1 つ以上のドミナント変数が存在する場合に、モデルの超過適合の可能性が高くなります。一般的な方法として、予測対象変数が数値の場合は、説明変数の総数の平方根を使用し、予測対象変数がカテゴリの場合は、説明変数の総数を 3 で除算します。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariableMatching">
        <div><h2>説明フィールドを一致させる方法の選択</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>予測レイヤー内の変数にトレーニング レイヤー内の対応する変数を一致させる方法。トレーニングで使用された変数のみがテーブルに含まれます。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="percentageForValidation">
        <div><h2>整合チェックの実行回数</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>整合チェックのためにテスト データセットとして確保するトレーニング レイヤー内のフィーチャの割合 (0 ～ 50 パーセント) を指定します。ここで指定したデータのランダムなサブセットなしでモデルのトレーニングが行われ、これらのフィーチャの観測値が予測値と比較されます。デフォルトは 10 パーセントです。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputName">
        <div><h2>結果レイヤー名</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>これは、 <b>[マイ コンテンツ]</b> で作成され、マップに追加されるレイヤーの名前です。デフォルト名は、ツール名と入力レイヤー名に基づいて設定されます。レイヤー名がすでに存在する場合は、別の名前を指定するよう求められます。
            </p>
            <p>返される結果は解析のタイプによって決まります。モデルの適合度を評価するためにトレーニングを行う場合、結果には、モデルに適合されたトレーニング データのレイヤーと、モデルの適合度を評価する結果情報が含まれます。トレーニングと予測を行う場合、結果には、モデルに適合されたトレーニング データのレイヤー、予測された結果のレイヤー、およびモデルの適合度を評価する結果情報が含まれます。
            </p>
            <p> <b>[出力の保存先]</b> ドロップダウン メニューを使用して、結果を保存する <b>[マイ コンテンツ]</b> 内のフォルダーの名前を指定できます。
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
